Aprendizaje estadístico para grandes datos dependientes

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Título original:

Statistical Learning for Big Dependent Data

Contenido del libro:

Este libro presenta métodos útiles para analizar y comprender grandes conjuntos de datos que son dinámicamente dependientes. El libro comenzará con ejemplos de datos dependientes multivariantes y herramientas para presentar estadísticas descriptivas de dichos datos. A continuación, presenta algunos métodos estadísticos útiles para el análisis de series temporales univariantes, haciendo hincapié en los procedimientos estadísticos de modelización y previsión. Se discuten tanto los modelos lineales como los no lineales. Se presta especial atención al análisis de datos dependientes de alta frecuencia.

La segunda parte del libro considera la dependencia conjunta, tanto contemporánea como dinámica, entre múltiples series de datos dependientes. Se prestará especial atención a los métodos gráficos para datos de gran tamaño, al tratamiento de la heterogeneidad en las series temporales (como valores atípicos, valores perdidos y cambios en las matrices de covarianza) y a los parámetros variables en el tiempo para series temporales multivariantes. La tercera parte del libro está dedicada al análisis de datos dependientes de alta dimensión. Se centra en temas útiles cuando el número de series temporales es elevado. Los temas seleccionados incluyen la agrupación de series temporales, la regresión lineal de alta dimensión para datos dependientes y sus aplicaciones, y la reducción de la dimensión con componentes principales dinámicos y modelos factoriales. A lo largo del libro se exponen las ventajas e inconvenientes de los métodos tratados y se utilizan ejemplos reales para su demostración.

El libro será de interés para estudiantes de posgrado, investigadores y profesionales de la empresa, la economía, la ingeniería y la ciencia interesados en métodos estadísticos para el análisis de grandes datos dependientes y la previsión.